일상 생산에서 우리는 종종 공정 부품의 측정 데이터를 기준으로 공정 상태, 공정 능력 및 공정 변경 사항을 분석합니다. 그렇다면 분석 결과가 정확하다는 것을 어떻게 보장할 수 있을까요? 우리는 두 가지 방면에서 측량 데이터의 정확성/품질을 보장해야 한다. 먼저 MSA 의 방법을 사용하여 측정 데이터를 얻는 측정 시스템을 평가해야 합니다. 두 번째는 SPC 도구, 실험 설계, 분산 분석, 회귀 분석 등과 같은 적절한 데이터 분석 방법을 사용하는 것입니다.
MSA(MeasurementSystemAnalysis) 는 수학 통계 및 차트를 사용하여 측정 시스템의 해상도와 오류를 분석하고 측정 시스템의 해상도와 오차가 측정 대상 매개변수와 일치하는지 여부를 평가하여 측정 시스템 오류의 주요 구성 요소를 결정합니다.
측정 시스템의 오차는 통계적 특성으로 표기됩니다. 즉, 안정된 조건에서 실행되는 측정 시스템의 측정 데이터의 편차 및 분산입니다. 바이어스는 바이어스, 선형 및 안정성을 포함하여 표준 값을 기준으로 측정된 데이터의 위치입니다. 측정 시스템 분산은 R &；; R, 측정 시스템의 반복성 및 재현성을 포함합니다.
일반적으로 측정 시스템의 해상도는 측정된 매개변수를 가져오는 동안 변화량의 10 분의 1 이어야 합니다. 측정 시스템의 편차 및 선형성은 측정 도구의 교정에 의해 결정됩니다. 측정 시스템의 안정성은 동일한 부품의 동일한 질량 특성을 반복적으로 측정하는 평균 범위 제어 차트를 통해 모니터링할 수 있습니다. 측정 시스템의 반복성과 재현성은 Gager & R research 에 의해 결정됩니다.
분석에 사용되는 데이터는 적절한 해상도와 측정 시스템 오류가 있는 측정 시스템에서 가져와야 합니다. 그렇지 않으면 어떤 분석 방법을 사용하든 결국 잘못된 분석 결과를 초래할 수 있습니다. ISO 100 12-2 및 QS9000 에서는 측정 시스템의 품질 보증에 대한 요구 사항이 있으며, 기업은 측정 시스템의 유효성을 검증하는 관련 절차가 필요합니다.
측정 시스템은 F 와 S 를 특징으로 하며, 그 평가 방법에는 작은 샘플법, 이중법, 선형법이 포함됩니다.
MSA 의 기본 내용
데이터는 측정을 통해 얻어지며, 측정은 특정 특성에 대한 관계를 표현하기 위해 특정 사물에 측정을 할당하는 것으로 정의됩니다. 이 정의는 처음에 C.Eisenhart 에 의해 제공되었고, 할당 프로세스는 측정 프로세스로 정의되고, 할당 값은 측정으로 정의됩니다.
측정의 정의에서 알 수 있듯이, 구체적인 것 외에도 측정 도구, 측정 도구를 사용하는 자격을 갖춘 운영자, 규정된 운영 절차, 측정 프로세스에 관련된 일부 필요한 장비와 소프트웨어가 있어야 합니다. 그런 다음 이들을 결합하여 할당 기능을 완료하고 측정 데이터를 얻습니다. 이러한 측정 프로세스는 데이터 제조 프로세스로 볼 수 있으며, 생성된 데이터는 프로세스의 출력입니다. 이러한 측정 과정을 측정 시스템이라고도 합니다. 전체 설명은 측정된 특성을 정량적으로 측정하거나 정성적으로 평가하는 데 사용되는 기기 또는 게이지, 표준, 작업, 고정장치, 소프트웨어, 사람, 환경 및 가정의 집합이며, 측정 결과를 얻는 전체 프로세스를 측정 프로세스 또는 측정 시스템이라고 합니다.
측정은 제품의 품질 특성 값의 변화에 영향을 미치는 6 가지 기본 품질 요소 (사람, 기계, 재료, 조작 방법, 측정 및 환경) 중 하나로 잘 알려져 있습니다. 다른 다섯 가지 기본 품질 요소와는 달리, 다섯 가지 기본 품질 요소의 복합적인 작용에서 측정 요소가 프로세스 품질 피쳐 값에 미치는 영향은 가공 프로세스와 무관하므로 측정 시스템을 개별적으로 연구할 수 있습니다. 올바른 측정은 항상 품질 개선의 첫 번째 단계입니다. 과학적 측정 시스템 평가 방법과 효과적인 측정 시스템 통제가 없다면 품질 개선의 기본 전제는 상실될 것이다. 따라서 측정 시스템 분석은 기업이 지속적인 품질 개선을 실현하는 유일한 방법이 되었다.
최근 몇 년 동안, 측정 시스템 분석은 점차 기업의 품질 개선을 위한 중요한 업무가 되었으며, 재계와 학계 모두 측정 시스템 분석에 충분한 주의를 기울였다. 측정 시스템 분석도 미국 3 대 자동차 회사 품질 시스템 QS9000 의 요소 중 하나로 자리잡았으며, 6σ 품질 계획의 중요한 내용이다. 현재 GE (General Electric) 로 대표되는 6σ 지속적인 품질 개선 계획 모델은 정의, 측정, 분석, 개선 및 제어, 즉 DMAIC 입니다.
통계적 품질 관리의 관점에서 볼 때, 측정 시스템의 분석은 본질적으로 변동 분석의 범주에 속합니다. 즉, 측정 시스템이 총 공정 변동에 비해 변하는 것을 분석하여 공정의 주요 변이가 측정 시스템이 아닌 공정 자체에서 발생하도록 합니다. 측정 시스템 능력은 공정 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 측정 시스템의 분석은 전체 측정 시스템의 안정성과 정밀도를 목표로 하며 측정 시스템의 위치 변화와 폭 변화를 분석해야 합니다. 위치 변경에는 측정 시스템의 편차, 안정성 및 선형성이 포함됩니다. 폭 변경에는 측정 시스템의 반복성과 재현성이 포함됩니다.
측정 시스템은 계산형과 계량형의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 측정 시스템은 측정 후 특정 측정을 제공 할 수 있습니다. 카운트 측정 시스템은 질적 측정 결과만 제공할 수 있습니다. 측정 측정 시스템 분석에는 일반적으로 편차, 안정성, 선형, 반복 및 재현성 (R&R) 이 포함됩니다. 측정 시스템 분석의 실제 작업에서는 용도에 따라 동시에 또는 선택적으로 수행할 수 있습니다.
"개수" 측정 시스템에 대한 분석은 일반적으로 가설 검사 분석 방법을 사용하여 결정을 내립니다.
MSA 의 통계적 특성
1. 측정 시스템은 통계 제어 하에 있어야 합니다. 즉, 측정 시스템의 변경 사항은 특별한 원인이 아닌 일반적인 원인으로만 발생할 수 있습니다. 이를 통계적 안정성이라고 할 수 있습니다.
측정 시스템의 변화는 제조 공정의 변화보다 작아야합니다.
변화는 공차 영역보다 작아야 합니다.
측정 정확도는 공정 편차 및 공차 영역보다 높아야합니다. 일반적으로 측정 정밀도는 프로세스 편차 및 공차 영역의 10 분의 1 입니다.
5. 측정 시스템의 통계적 특성은 측정 항목의 변화에 따라 달라질 수 있습니다. 이 경우 측정 시스템의 최대 변경은 프로세스 변경 및 공차 영역의 작은 값보다 작아야 합니다.
트랜잭션 프로토콜 관리 지표
1. 게이지 반복: 동일한 평가자가 동일한 도구를 사용하여 동일한 부품의 동일한 특성을 여러 번 측정할 때 얻은 측정 값 (데이터) 의 변화를 나타냅니다.
2. 양구 재현성: 서로 다른 평가자가 같은 양기구로 같은 부품의 같은 특성을 측정할 때 평균 측정치의 변화를 말합니다.
3. 안정성: 측정 시스템이 일정 기간 동안 동일한 기준 또는 부품의 단일 특성을 측정할 때 얻은 측정의 총 변경량입니다.
4. 편향: 동일한 작업자가 동일한 측정 도구를 사용하여 동일한 부품의 동일한 특성을 여러 번 측정한 평균과 보다 정밀한 기기로 동일한 부품의 동일한 특성을 측정한 평균의 차이, 즉 측정 결과의 관찰 평균과 참조 값의 차이, 즉 우리가 일반적으로 "정확도" 라고 부르는 것입니다.
5. 선형성: 예상 작업 범위 내에서 측정 시스템의 편차 변화를 나타냅니다.
MSA 타이밍
1). 새로 생산된 제품 PV 는 다릅니다.
2). 새로운 기기와 전기 자동차는 차이가 있다.
3) 새로운 운영자는 다른 av 를 가지고 있습니다.
4). 마모가 쉬운 기구는 반드시 그 분석 주파수에 주의해야 한다.
1.R & ampr 분석
주요 변이 형태를 결정하는 연구 대상.
전체 범위 및 평균 또는 분산 분석 방법을 사용하여 측정 도구를 분석합니다.
그 과정에서 측정된 재료에 대한 무작위 샘플링은 통일된 과정이어야 한다.
운영자 2 ~ 3 명을 선택해서 모르는 사이에 교정된 측정 도구로 65,438+00 개 부품을 측정합니다. 테스터는 운영자가 읽은 데이터를 기록하여 반복성과 재현성을 연구하고 (운영자는 운영 불일치로 인해 시스템 신뢰성에 영향을 주지 않도록 일반 운영 절차를 숙지하고 이해해야 함) 다양한 운영자에게 측정 도구의 숙련도를 평가합니다.
중요한 특성 (특히 특수 기호에 명시된 특성) 에 사용되는 게이지 정밀도는 테스트된 항목 공차의 1/ 10 이어야 합니다 (즉, 최소 스케일은110/0 을 읽을 수 있어야 함) 프로세스에 필요한 게이지 판독 정밀도가 0.0 1m/m 인 경우 측정 정밀도는 0.00 1m/m) 으로 측정구의 해상도가 부족하지 않도록 해야 합니다. 일반 특성에 사용되는 게이지 정밀도는 테스트된 객체 공차의/kloc-0 이어야 합니다
테스트가 끝나면 테스터는 부록 1 에 표시된 대로 측정 도구의 반복성과 재현성 데이터를 계산합니다 (R & amp；; R 데이터 테이블), 부속서 ii (R & amp；; R 분석 보고서), 공식에 따라 a -R 관리도를 계산하고 만들거나 표로 직접 계산합니다.
2. 결과 분석
1) 반복 (AV) 값이 재현성 (EV) 보다 클 때:
게이지의 구조는 설계상 강화해야 한다.
측정 도구를 클램핑하거나 부품 (검사점) 을 배치하는 방법을 개선해야 합니다.
측정 도구를 유지 관리해야 합니다.
2) 재현성 (EV) 이 반복 (AV) 보다 큰 경우:
운영자는 측정 도구의 운영 방법 및 데이터 읽기 방법에 대한 교육을 강화해야 하며, 운영 기준은 명시적으로 제정하거나 개정해야 합니다.
작업자가 측정 도구를 보다 일관되게 사용할 수 있도록 몇 가지 고정장치가 필요할 수 있습니다.
측정 도구 및 고정장치는 공장 수리 및 교정을 제공한 후 교정 빈도를 분석하고 기록해야 합니다.
MSA 를 사용하려면
측정 시스템 분석의 평가는 일반적으로 두 단계로 나뉩니다.
1. 단계 1: 측정 시스템이 설계 조건 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 두 가지 주요 목적이 있습니다.
(1) 측정 시스템에 필요한 통계 특성이 있는지 확인합니다. 사용하기 전에 수행해야 합니다.
(2) 온도, 습도 등과 같은 측정 시스템에 큰 영향을 미치는 환경 요인을 파악하여 사용되는 공간과 환경을 결정합니다.
2. 2 단계
(1) 의 목적은 측정 시스템이 실행 가능한 것으로 간주되면 적절한 통계 특성을 계속 가져야 한다는 것을 확인하는 것입니다.
(2) 일반적으로 "게이지 R &；; R "이 그 중 하나입니다.
MSA 측정 시스템 분석
첫째, 측정 시스템 소개
1 및 MSA 의 기본 개념
2. 왜 측정 시스템 변이를 고려해야 합니까?
데이터 변이의 출처
오차 요인의 영향
3.MSA 의 중요성
둘째, 측정 시스템의 통계적 특성
1, 허용 가능한 측정 시스템
총 변수에 미치는 영향
생산 사양에 미치는 영향
2. 측정 및 분석 전 준비
측정 시스템 변화의 구성 요소
셋째, 측정 시스템 분석 (사례 결합)
1 미터법 측정 시스템 연구
편차 분석
독립 샘플 방법
그래프법
반복성 및 재현성 분석 (R & amp；; R)
사정거리법
평균과 극차법
분산 분석 방법
안정성 분석
선형분석
2, 게이지 특성 곡선
카운트 측정 시스템 연구
샘플 방법
큰 샘플 방법
상관 분석
넷째, 측정 시스템 검증 단계 (사례 시뮬레이션 학습)
다섯째, 자격 측정 시스템 결정 방법
6. Minitab 희귀 한 GR& 를 분석하는 방법
1, GR & 파괴적인 실험; 희귀하다
2.GR & amp 이산 데이터; 희귀하다
3.Minitab 소프트웨어의 다중 그래프 분석.
4.CAPA 분석
원본 소스: